from sklearn.linear_model import LinearRegression  # regression: 回归


# 收集数据
x = [[80, 86],
    [82, 80],
    [85, 78],
    [90, 90],
    [86, 82],
    [82, 90],
    [78, 80],
    [92, 94]]
y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]

# 机器学习
# 1. 创建处理线性关系的估计器
estimator = LinearRegression()

# 2. 机器学习
estimator.fit(x, y)

# 模型评估
# 1. 预测
y_pre = estimator.predict([[80, 100]])
print('预测的结果为:\n', y_pre)

# 获取权重
print('权重分别为:\n', estimator.coef_)




